深入解析图神经网络：Graph Transformer的算法基础与工程实践

Graph Transformer是一种将Transformer架构应用于图结构数据的特殊神经网络模型。该模型通过融合图神经网络(GNNs)的基本原理与Transformer的自注意力机制，实现了对图中节点间关系信息的处理与长程依赖关系的有效捕获。

Graph Transformer的技术优势

在处理图结构数据任务时，Graph Transformer相比传统Transformer具有显著优势。其原生集成的图特定特征处理能力、拓扑信息保持机制以及在图相关任务上的扩展性和性能表现，都使其成为更优的技术选择。虽然传统Transformer模型具有广泛的应用场景，但在处理图数据时往往需要进行大量架构调整才能达到相似的效果。

 

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